我们常说的大数据技术,大致主要起源于 Google 在 2004 年前后发表的三篇论文,其实数据处理早就存在,每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统,并没有形成编程框架和理念,而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车,分别是分布式文件系统 GFS、大数据分布式计算框架 MapReduce 和 NoSQL 数据库 BigTable,这三篇论文影响了当今大数据生态,可以称得上大数据的基石,Doug cutting 大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了 hadoop hdfs 分...
#### 1.1.2 信息科技为大数据时代提供技术支撑1. 存储设备容量不断增加2. CPU处理能力大幅提升3. 网络带宽不断增加#### 1.1.3 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临- 大数据产业链的4个环节 - 大数据生产与集聚 - 如交易数据、交互数据、传感数据。 - 大数据组织与管理 - 如开展分布式文件系统、分布式计算系统、数据库、数据仓储、MOLAP、HOLAP、数据转换工具、数据安全等。 - 大数据分析与发现 -...
# 学习的体系在开始学习大数据时,我参考过许多学习路线的建议,但觉得直接照搬别人的学习顺序未必适合自己。最后结合工作需要和个人经历,我制定了一套适合自己的学习路线:开始学习Linux命令和系统基本概念。然后分别学习Java、Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark...
其实学大数据框架,最终还是要用到实际项目业务中的,我们梳理下实际大数据项目开发的整个流程,把这些流程中涉及到的技术,框架学会即可。**首先第一步是获取数据**,也叫数据采集,只有把数据放到大数据平台,我们才能进行后面的操作,那么都获取哪些数据呢,无非就下面这几种:- 第一:业务库中的数据,比如存储用户信息的,订单信息的数据。这些数据一般都是存在关系型数据库如MySql中。- 第二:日志数据,日志数据包括,埋点的数据和...
# 前言大数据可视化是一种利用图表、图形和别的视觉元素来显示大型数据集的技术。可以帮助大家找到数据中的方法、趋势和关联,随后适用决策、难题改进和洞悉发觉。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2a0df4da3868448d8b2eaa82eeaaa456~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703662&x-signature=WwNmxbUufEB2%2BJnlqojhy6lPT%2BE%3D)# 一大数据可视化...
TiKV 内存数据库 亚毫秒级延迟,每秒百万级操作,支持多种编程语言,可配合各种数据库使用。 缓存、会话管理、游戏排行榜、地理位置信息,实时分析 Redis、Memcached 文档数据库 结构灵活,半结构数据,层次化,快速查询,强大的索引能力。 内容管理、客户画像、用户配置文件、个性化、移动应用 MongoDB、Couchbase 宽列 结构灵活,高扩展性,单行数据较大。 用于设备维护、队列管理和路线优化的大规模工业应用程序、实时数据分析 Cassandr...
数据库和表概述数据库其实是数据的逻辑分组。每个数据库包含许多表和视图。表是存放数据的地方,由结构化的行和列组成。视图是依赖于表的保存的查询。当访问视图时,会在后台执行查询并返回结果。 数据库每个数据库都属于一个帐户。用户只能访问属于自己帐户的数据库(当拥有权限时) 创建数据库 sql CREATE DATABASE my_database01;注意 数据库名称中只能包含 字母数字 字符 a-z 0-9 和 下划线 _ 。所有名称将自动转换为 小写 。 ...
它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关系型数据库ACID特性的分布式数据库。随着互联网向银行、电信、电力等方向的渗透,传统行业数据量迅速提升,需要同时满足低成本、线性扩容及能够处理交易类事务的新型数据库,大数据的存储刚需不可避免。NewSQL的挑战在于,它是基于 Google Spanner/F1 论文,未开源它的代码及技术细节,是基础软件最前沿的领域之一,技术门槛最高。NewSQL 代表产品有Spanner/F1(未开源)、CockroachDB(开源)和TiDB(开源...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b079ee9176d54bcfbb907b70c553ce59~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703658&x-signature=EjrdOwetR6yQMNBtV6elgau3Ba4%3D)云原生大数据是大数据平台新一代架构和运行形态。随着字节跳动内部业务的快速增长,传统大数据运维平台的劣势开始逐渐暴露,如组件繁多,安装运维复杂,与底层环境过度耦合;对业务方来说...
> 云原生大数据是大数据平台新一代架构和运行形态。随着字节跳动内部业务的快速增长,传统大数据运维平台的劣势开始逐渐暴露,如组件繁多,安装运维复杂,与底层环境过度耦合;对业务方来说缺少开箱即用的日志、监控、告警功能等。在此背景下,我们进行了一系列云原生大数据运维管理实践。通过云原生的方式进行运维管理,最终达到弱化业务方对状态的感知,屏蔽环境的差异,统一不同环境下的使用体验。作者|字节跳动资深研发工程师-罗来锋...
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着云计算、分布式技术的逐步落地,急剧膨胀的数据规模、多样化的数据类型、更复杂的业务特征给数据存储、计算等带来了更严峻的挑战;数据库的形态也随之发生了很大变化,各类数据库不断涌现。在基础设施全面云原生化的今天,火山引擎的云原生数据库如何面对数亿日活应用访问下超过 EB 级别的海量存储规模?对于更复杂的非结构化数据类型,火山引擎的 NoSQL 能力又如何助力业务...
点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a9606764f6a14ee39a642f3829d0bb15~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703664&x-signature=eEkEUPBMnCBswJdAE6adiwyM%2F2c%3D)数据库技术一直是信息技术中极其重要的一环,在步入云原生时代后,云基础设施和数据库进一步整合,弥补了传统数据库的痛点,带来了高可扩...
并且可以容忍数据部分丢失的场景,例如作为关系型数据库的外部缓存,用于提升系统整体的读性能,减轻关系型数据库的读压力。文档型 NoSQL 数据库使用的是一种半结构化的数据模型(json 或 xml 格式),与关系型数据库相比,文档型 NoSQL 是没有 Schema 的,由于没有 Schema 的特性,可以随意地存储与读取数据,因此文档型 NoSQL 数据库解决了关系型数据库表结构扩展不方便的问题。宽列型 NoSQL 数据库,主要用在大数据、OLAP 场景。其特...